As 7 principais bibliotecas R em ciência de dados que você deve usar agora

Quando se trata de escolher bibliotecas e pacotes para Data Science, Python é o primeiro nome que vem à mente. No entanto, há outra linguagem que se tornou um grampo favorito para a comunidade de Data Science – a linguagem de programação R. Saiba a importância do Python & R para a comunidade de ciência de dados.

R é uma linguagem de programação, uma das linguagens mais procuradas para aprender em 2020. Como foi projetada com foco em computação estatística, sua interface e estrutura são altamente adequadas para tarefas de computação estatística e científica. A razão por trás da crescente popularidade do R é que ele tem uma sintaxe fácil de entender e vem equipado com a fantástica ferramenta RStudio e vários pacotes R. Esses pacotes R para Data Science podem ser usados ​​para executar várias tarefas de Data Science (ML), incluindo manipulação de dados, visualização de dados, construção de modelos e muito mais.

Sem mais delongas, vamos dar uma olhada em alguns dos melhores pacotes R para Data Science!

Melhores bibliotecas R para ciência de dados

1. Dplyr

Dplyr é uma biblioteca R mais adequada para manipulação de dados. Ele incorpora cinco funções que permitem resolver alguns dos desafios mais comuns de manipulação de dados. Essas cinco funções são:

• mutate() – É usado para adicionar novas variáveis ​​que são funções de variáveis ​​existentes
• select() – É usado para escolher variáveis ​​de acordo com seus nomes.
• filter()- É usado para escolher casos com base em seus valores.
• summarise() – É usado para reduzir vários valores em um único resumo.
• arran() – É usado para alterar a ordem/sequência das linhas

Essas cinco funções são tudo o que você precisa para executar uma grande quantidade de tarefas de manipulação de dados. Com o Dplyr, você pode usar o mesmo código R para trabalhar com quadros de dados locais e também com tabelas de banco de dados remotas.

2. ggplot2

ggplot2 é uma ferramenta R projetada explicitamente para criar gráficos implementando os padrões da The Grammar of Graphics. Com o ggplot2, você pode produzir visualizações gráficas de alta qualidade expressando relacionamentos entre os atributos de dados e sua representação gráfica.

Tudo o que você precisa fazer é alimentar os dados no sistema ggplot2 e comandá-lo como fazer variáveis ​​para estética e quais primitivas gráficas usar - o ggplot2 cuidará de todo o resto.

Enquanto a ferramenta vem carregada com uma série de funções intuitivas e é relativamente fácil de usar, você sempre pode recorrer à comunidade RStudio e Stack Overflow para buscar ajuda para quaisquer problemas e problemas do ggplot2. Saiba mais sobre visualização de dados na linguagem de programação R.

3. Esquisito

Esquisse é outra excelente ferramenta de visualização de dados em R. É provavelmente a ferramenta de visualização mais simples e direta que traz um dos melhores recursos do Tableau para R – o famoso arrastar e soltar!

Esquisse é construído em cima do sistema ggplot2. Assim, você pode explorar facilmente os dados no ambiente Esquisse gerando gráficos ggplot2. Além disso, você pode iniciar a função de complemento Esquisse através do menu RStudio. Com o ggplot2, criar gráficos é muito mais fácil, pois você não precisa escrever código elaborado. Você pode criar qualquer padrão de visualização, desde gráficos de barras e curvas, até gráficos de dispersão e histogramas, e também exportar o gráfico ou recuperar o código que gera o gráfico.

4. MLR

Se você está procurando uma ferramenta R para tarefas de Machine Learning, o MLR é exatamente a ferramenta que você precisa. Este pacote R foi criado explicitamente para Machine Learning. Portanto, ele inclui quase todos os algoritmos essenciais de aprendizado de máquina necessários para executar uma ampla variedade de tarefas de ML.

A estrutura MLR oferece métodos supervisionados, como classificação, regressão e análise de sobrevivência, juntamente com seus métodos de avaliação e otimização correspondentes, bem como métodos não supervisionados, como agrupamento. Sua estrutura é tal que você pode estendê-la você mesmo ou desviar-se dos métodos de conveniência implementados e construir seus próprios experimentos ou algoritmos complexos.

5. Brilhante

Se a colaboração é o que você deseja, Shiny é o pacote R para você. Shiny reúne o poder computacional do R e a interatividade da web moderna. A melhor parte – os aplicativos Shiny são fáceis de escrever e desenvolver, pois você não requer nenhuma habilidade especial de desenvolvimento web.

Shiny permite que você interaja e se comunique com sua equipe na mesma plataforma para maior transparência e colaboração. É a ferramenta perfeita para criar aplicativos da Web interativos diretamente do R. Você pode hospedar aplicativos independentes em uma página da Web ou incorporá-los em documentos R Markdown. Não apenas isso, o Shiny também permite criar painéis interativos. Ele é embalado com uma ampla variedade de widgets de entrada integrados. Depois que seus aplicativos Shiny são criados, você pode estendê-los usando htmlwidgets, temas CSS e ações JavaScript.

6. Lubrifique

Lubridate é uma incrível biblioteca R de manipulação de dados. O objetivo principal deste pacote em particular é fazer com que lidar com data-horas e intervalos de tempo seja rápido e fácil. Possui uma sintaxe consistente e memorável que torna o trabalho com datas super rápido e eficiente. Qualquer coisa que tenha a ver com aritmética de dados, você pode facilmente fazer isso com o Lubridate.

O Lubridate permite uma análise fácil e rápida de data-horas e oferece funções simples para obter e definir componentes de uma data-hora, como ano(), mês(), dia(), hora(), minuto() e segundo() . O Lubridate também pode expandir o tipo de operações matemáticas que você pode realizar com objetos de data e hora introduzindo três novas classes de intervalo de tempo:

• Durações – Mede a quantidade exata de tempo entre dois pontos
• Períodos – Ele pode rastrear com precisão os horários do relógio, apesar dos anos bissextos, segundos bissextos e horário de verão
• Intervalos – É um resumo multifacetado das informações de tempo entre dois pontos.

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7. Rastreador

RCrawler é uma biblioteca R usada principalmente para rastreamento da Web baseado em domínio e raspagem de conteúdo. Ele pode rastrear, analisar, armazenar páginas, extrair conteúdo e produzir dados que podem ser implementados diretamente para aplicativos de mineração de conteúdo da web. Uma coisa a ter em mente ao usar essa ferramenta é que, como o processo de uma operação de rastreamento é realizado por vários processos ou nós simultâneos em paralelo, é melhor usar a versão de 64 bits do R.

Com o Rcrawler, você pode estudar a estrutura do site construindo uma representação de rede dos hiperlinks internos e externos de um site (nós e bordas).

Conclusão

Estas são 7 bibliotecas R excepcionais para Data Science. No entanto, existem muitas outras bibliotecas R que atendem a outros propósitos de Ciência de Dados, incluindo Plotly, Rcharts, Rbokeh, Rvest, RMySQL, StringR, Broom, SnowballC, Swirl e DataScienceR, para citar alguns.

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